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# Cadres et algorithmes pris en charge
<a name="debugger-supported-frameworks"></a>

**Note**  
Amazon SageMaker Debugger n'est plus ouvert aux nouveaux clients. Les clients existants peuvent continuer à utiliser le service normalement. AWS continue d'investir dans l'amélioration de la sécurité et de la disponibilité de Debugger, mais nous ne prévoyons pas d'introduire de nouvelles fonctionnalités. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Modification de la disponibilité du débogueur](debugger-availability-change.md). 

Le tableau suivant présente les frameworks et algorithmes d'apprentissage automatique de l' SageMaker IA pris en charge par Debugger. 


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| **SageMaker AI-supported frameworks and algorithms** |  **Debugging output tensors**  | 
| --- |--- |
| [TensorFlow](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_tf.html)  | [AWS TensorFlow conteneurs Deep Learning ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#general-framework-containers) 1.15.4 ou version ultérieure | 
| [PyTorch](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_pytorch.html) | [AWS PyTorch Deep Learning Containers ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#general-framework-containers) 1.5.0 ou version ultérieure | 
| [MXNet](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html)  | [AWS Conteneurs de deep learning MXNet ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#general-framework-containers) 1.6.0 ou version ultérieure | 
| [XGBoost](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/xgboost/using_xgboost.html) | 1.0-1, 1.2-1, 1.3-1 | 
| [SageMaker IA générique ModelTrainer ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_core.html) | [Conteneurs de formation personnalisés ](debugger-bring-your-own-container.md) (disponibles pour TensorFlow PyTorch, MXNet et XGBoost avec enregistrement manuel des crochets) | 
+ **Débogage des tenseurs de sortie** : suivez et déboguez les paramètres du modèle, tels que les pondérations, les gradients, les biais et les valeurs scalaires de votre tâche d'entraînement. Les frameworks d'apprentissage profond disponibles sont Apache MXNet, TensorFlow PyTorch, et XGBoost.
**Important**  
Pour le TensorFlow framework avec Keras, SageMaker Debugger déconseille la prise en charge de zéro changement de code pour les modèles de débogage créés à l'aide des modules de la `tf.keras` version 2.6 et des versions ultérieures. TensorFlow Cela est dû aux modifications importantes annoncées dans la note [ de publication de la version ](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.6.0) TensorFlow 2.6.0. Pour obtenir des instructions de mise à jour de votre script d'entraînement, consultez [Adaptez votre script TensorFlow d'entraînement](debugger-modify-script-tensorflow.md).
**Important**  
À partir de la PyTorch version 1.12.0, SageMaker Debugger déconseille la prise en charge du zéro changement de code pour les modèles de débogage.  
Cela est dû à des modifications importantes qui font que SageMaker Debugger interfère avec les `torch.jit` fonctionnalités. Pour obtenir des instructions de mise à jour de votre script d'entraînement, consultez [Adaptez votre script PyTorch d'entraînement](debugger-modify-script-pytorch.md).

Si le framework ou l'algorithme que vous souhaitez entraîner et déboguer ne figure pas dans le tableau, rendez-vous sur le forum de [AWS discussion ](https://forums.aws.amazon.com/) et laissez des commentaires sur SageMaker Debugger.

## Régions AWS
<a name="debugger-support-aws-regions"></a>

Amazon SageMaker Debugger est disponible dans toutes les régions où Amazon SageMaker AI est en service, à l'exception des régions suivantes.
+ Asie-Pacifique (Jakarta) : `ap-southeast-3`

Pour savoir si Amazon SageMaker AI est en service dans votre pays Région AWS, consultez la section Services [AWS régionaux](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/).

## Utilisation de Debugger avec des conteneurs d’entraînement personnalisés
<a name="debugger-byoc-intro"></a>

Transférez vos conteneurs de formation à l' SageMaker IA et obtenez des informations sur vos tâches de formation à l'aide de Debugger. Améliorez votre efficacité en optimisant votre modèle sur les instances Amazon EC2 à l'aide des fonctions de surveillance et de débogage.

Pour savoir comment créer votre conteneur d'entraînement avec la bibliothèque client `sagemaker-debugger`, le transmettre à Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) et le contrôler et le déboguer, consultez [Utilisation de Debugger avec des conteneurs d’entraînement personnalisés](debugger-bring-your-own-container.md).

## Référentiels de débogage Open-Source GitHub
<a name="debugger-opensource"></a>

Les API de débogage sont fournies via le SDK SageMaker Python et conçues pour créer des configurations de crochets et de règles de débogage pour les opérations d'IA et d'API. SageMaker [ CreateTrainingJob ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) [ DescribeTrainingJob ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html) La bibliothèque client `sagemaker-debugger` fournit des outils pour enregistrer des *hooks* et accéder aux données d'entraînement via sa fonction d'*essai*, le tout grâce à ses opérations d'API flexibles et puissantes. Il prend en charge les frameworks d'apprentissage automatique TensorFlow PyTorch, MXNet et XGBoost sur Python 3.6 et versions ultérieures. 

Pour obtenir des ressources directes sur Debugger et les opérations d'API `sagemaker-debugger`, consultez les liens suivants : 
+ [La documentation du SDK Amazon SageMaker Python ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_debugger.html)
+ [Le SDK Amazon SageMaker Python : API de débogage ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html)
+ [La documentation du SDK `sagemaker-debugger` Python ](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website/index.html) pour [ la bibliothèque cliente open SageMaker source Amazon Debugger ](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger#amazon-sagemaker-debugger)
+ [Le `sagemaker-debugger`PyPl](https://pypi.org/project/smdebug/)

Si vous utilisez le SDK pour Java pour effectuer des tâches de SageMaker formation et que vous souhaitez configurer les API du débogueur, consultez les références suivantes :
+ [API Amazon SageMaker Debugger](debugger-reference.md#debugger-apis)
+ [Configurer le débogueur à l'aide de l'API SageMaker](debugger-createtrainingjob-api.md)